LSTM通道注意力机制

LSTM（Long Short-Term Memory）是一种常用于序列建模的深度学习模型。在LSTM模型中，通道注意力机制（Channel Attention Mechanism）可以帮助网络更好地捕捉输入序列中的关键信息。通道注意力机制通过对LSTM模型中的输入门、遗忘门和输出门进行加权，从而调整不同通道的重要程度。

在LSTM的通道注意力机制中，首先通过一个全局平均池化层对输入序列进行压缩，得到每个通道的平均值。然后，通过两个全连接层，将每个通道的平均值转化为一个权重系数，用于对该通道进行加权。最后，将得到的加权结果与原始输入序列相乘，得到加强了关键信息的序列表示。